多変量テストの理解: 定義と例

マーケティングにおける多変量テスト (MVT) は、最初の仮説を検証するために複数の変数を変更することによって同じ要素の異なるバージョンを作成する試験です。 目標は、最初の仮説をテストし、ユーザーまたは顧客に提示したときにどの組み合わせが最良の結果を生み出すかを判断することです。

多変量テストの利点

このテストの主な利点の 1 つは、直感を超えて行動できることです。 多変量テストを使用すると、会社の意思決定をチームの直感に頼るのではなく、よりデータに基づいて行うことができ、行動が正しい軌道に乗っていることが保証されます。

このデータ中心のアプローチにより、次のことが可能になります。

• アクションの収益性を高めます。
• MVT からの洞察により今後のキャンペーンに情報を提供できるため、将来に向けてより明確な戦略を立てることができます。
• より効果的にターゲットを絞り、無駄な行動を避けることで時間とお金を節約します。
  
  

多変量テストの限界

通常、MVT には、要素の 2 つまたは 3 つ以上のバージョンの作成が含まれます。 重要な結果を得るには、多数の人が異なるバージョンのそれぞれを閲覧することが重要です。 対象者全体をこれらのバージョンに分割する必要があり、テスト期間が延長されたり、決定的な結果が得られない可能性があるため、これは困難な場合があります。

A/B テストとの違い

A/B テストでは、変数の 2 つのバージョンのみを作成します。 ただし、変数の 3 つのバージョンが作成される A/B/C テストもあります。 これらと MVT の主な違いは、変更される変数の数にあります。A/B および A/B/C は 1 つの変数を変更しますが、MVT は複数の変数を変更します。

さらに、A/B テストまたは A/B/C テストでは、1 つの側面のみが変更されるため、通常、より明確な判定が得られます。 対照的に、多変量テストでの仮説の検証は、複数の要因の影響によりより複雑になることが多く、特定するのが困難な場合があります。

さらに、A/B テストは、変更する必要がある変数が 1 つだけであるため、設定と実行がはるかに簡単です。

どちらが良いですか?

これより優れたタイプのテストはありません。 それは何を発見したいかによって異なります。 詳細をテストする場合、特に初心者にとっては A/B テストが推奨されます。 ただし、より広範かつ根本的な変更を加える場合には、MVT をお勧めします。

多変量テストを段階的に実行する方法

目標を定義する

MVT を通じて何を強化したいかを決定します。 売上の増加、トラフィックの 2 倍、会議のスケジュールの増加、ニュースレター購読の 3 倍など、それをガイドとして書き留めてください。

何を変更するかを特定する

何を改善したいのかがわかったら、それを達成するために重要な側面や変数について考えます。 これには、ボタン、色、フォント、価格、画像、行動喚起などが含まれる場合があります。 どの要因が影響を与えるかを分析します。

テストバリエーションの作成

さまざまなバリエーションを生み出します。 このテストのバージョンの固定数はありません。 4 つのバージョンを作成するだけで十分な場合もありますが、さらに多くのバージョンが必要になる場合もあります。 それはテストしたい組み合わせの数によって異なります。

仮説を立てる

テストする仮説を決定します。 複数の変数を変更する場合は、さまざまな仮説を立てることができますが、それらを明確に文書化します。 適切な形式は、「変更 + 効果 + 正当化」です。

テストを開始する

すべての準備が完了したら、聴衆にバージョンを試してもらいます。 このプロセスを支援するために、多数のソフトウェア ツールが利用可能です。 遅れていて効果のないバージョンは、残りのバージョンにトラフィックを集中させるためにオフにする必要があります。

テスト終了日を設定する

MVT の明確な終了日を確立し、結果分析のためにテストをいつ終了するかを定義します。 テストは無期限に継続することはできません。

結果の分析

テストを停止した後、最初の仮説が正しいかどうか、または結果が驚くべきものであるかどうかを調べます。 サンプルサイズが信頼できる結論を得るのに十分であることを確認してください。 そうしないと、結果が偶然になる可能性があります。

有益な変更を実装する

すべてが順調に進んだ場合は、勝ったバージョンを永続的に適用し、この改善のメリットを享受してください。

多変量テストを成功させるためのヒント

上記では、多変量テストを可能な限りうまく進めるためのヒントと警告をいくつか共有しましたが、以下に重要な追加要素もいくつか示します。

• 各チームメンバーの役割を明確に確立する: M​​VT は複雑であり、各専門家が自分の役割を明確にする必要があります。 したがって、それらを確立することがプロセスの最初のステップの 1 つである必要があります。
• すべての結論を覚えておく: 多変量テストは、A/B テストと同様、すぐに実行して適用し、その後忘れてしまうものではありません。 まったく逆です。 取得されたデータと情報は非常に価値があり、将来のキャンペーンや戦略に使用できます。 したがって、すべての結果と結論を安全な場所に保管し、必要なときにすぐに使えるようにしておくことをお勧めします。
• 結果をさまざまなチームと共有する: ここではマーケティングに適用される MVT に焦点を当ててきましたが、結果と結論は広告チームだけでなく、他の専門家にとっても役立ちます。 したがって、同様に役立つと思われるチームとそれらを共有することは非常に前向きです。 これは、同じ社内の異なるグループ間のコミュニケーションを奨励し、促進する方法でもあります。

多変量テストの一般的な例

購読ボタンのバリエーション

MVT は、ニュースレターなどの購読量を増やすためにどのボタンのバリエーションが最適であるかをテストするためによく使用されます。 ボタンはさまざまな要素 (フォント、色、CTA、形状) で構成されているため、MVT は同じアスペクト内の複数の変数をテストするのに最適です。

ランディングページの完全な再設計

ランディング ページ全体の再設計は、多変量テストの一般的かつ複雑な例です。 ブランドは、最も高いコンバージョンを生み出すランディング ページを決定するために、多くの変更を加えたランディング ページを頻繁に実験します。

PPC広告

PPC 広告は一見同じように見えますが、よく見てみると多くの違いがあることがよくあります。 PPC 広告に対して多変量テストを実施するには、クリック単価が高い広告を特定し、それらを無効にすることで、より高いトラフィックを生み出す費用対効果の高い広告を維持することが含まれます。

これらの手順を理解して実行することで、多変量​​テストの力を活用して、マーケティング戦略のさまざまな要素を洗練し、最適化することができます。